Institutional Repository of School of Statistics
| 基于深度学习的GDP指标预测分析 | |
李浩 ; 尤金
| |
| 2017-06-26 | |
| 发表期刊 | 管理工程师
 |
| 期号 | 3页码:10-12+42 |
| 摘要 | GDP预测是一项重要的工作,预测方法多种多样。传统的方法有:ARMA法、移动平均法、Logistic法、指数回归方法等。但由于GDP具有非线性和不确定性等预测困难,使得传统方法预测精度不高。文章提出一种基于深度学习的方法来预测GDP。采用1980~2015年的数据,通过先行变量预测未来期的GDP,并将预测的结果和传统方法进行对比,发现提高了模型的可信度。结果表明,基于深度学习的预测精度显著高于传统方法。 |
| 关键词 | GDP 深度学习 指标预测 |
| DOI | 10.19327/j.cnki.zuaxb.1007-1199.2017.03.002 |
| URL | 查看原文 |
| ISSN | 1007-1199 |
| 语种 | 中文 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.lzufe.edu.cn/handle/39EH0E1M/11890 |
| 专题 | 统计与数据科学学院 |
| 作者单位 | 兰州财经大学统计学院 |
| 第一作者单位 | 统计与数据科学学院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 李浩,尤金. 基于深度学习的GDP指标预测分析[J]. 管理工程师,2017(3):10-12+42. |
| APA | 李浩,&尤金.(2017).基于深度学习的GDP指标预测分析.管理工程师(3),10-12+42. |
| MLA | 李浩,et al."基于深度学习的GDP指标预测分析".管理工程师 .3(2017):10-12+42. |
| 条目包含的文件 | ||||||
| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| 26332.pdf（718KB） | 期刊论文 | 出版稿 | 暂不开放 | CC BY-NC-SA | 请求全文 | |
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